Agent skill
impacto-esg
Relatórios de impacto social (ESG/ODS)
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SKILL.md
Geração de métricas anonimizadas de impacto social para parceiros, investidores e municípios.
Contexto
- 95% dos brasileiros priorizam empresas com práticas ESG
- Movimento Tech 2030 (iFood, Mercado Livre) promove inclusão via tech
- Plataformas de impacto social geram dados valiosos para ESG
- Municípios precisam prestar contas sobre efetividade dos programas
Métricas de Impacto
Métricas Primárias (Coletadas pela Plataforma)
METRICAS_IMPACTO = {
"acesso": {
"cidadaos_atendidos": "Número de cidadãos que usaram a plataforma",
"consultas_realizadas": "Total de consultas de benefícios",
"beneficios_descobertos": "Benefícios que o cidadão não sabia que tinha direito",
"encaminhamentos_cras": "Cidadãos encaminhados ao CRAS",
"checklists_gerados": "Documentações geradas para benefícios",
},
"financeiro": {
"valor_beneficios_conectados": "Valor total de benefícios que cidadãos passaram a acessar",
"valor_dinheiro_esquecido": "PIS/PASEP/FGTS/SVR recuperados",
"economia_transporte": "Economia por não precisar ir ao CRAS desnecessariamente",
},
"inclusao": {
"primeiro_acesso_digital": "Cidadãos usando plataforma digital pela primeira vez",
"atendimentos_whatsapp": "Interações pelo canal mais inclusivo",
"atendimentos_acompanhante": "Uso do modo acompanhante digital",
"atendimentos_voz": "Interações por comando de voz",
},
"eficiencia": {
"tempo_medio_consulta": "Tempo para cidadão descobrir seus benefícios",
"reducao_fila_cras": "Estimativa de atendimentos evitados por pré-triagem digital",
"taxa_sucesso_encaminhamento": "% de encaminhamentos que resultaram em benefício",
},
}
Alinhamento com ODS (Objetivos de Desenvolvimento Sustentável)
ODS 1 - Erradicação da Pobreza
→ Cidadãos conectados a transferência de renda
→ Valor de benefícios acessados
ODS 2 - Fome Zero
→ Famílias conectadas ao PAA e PNAE
→ Encaminhamentos para cestas básicas
ODS 10 - Redução das Desigualdades
→ Cobertura em municípios de baixo IDH
→ Inclusão digital de populações vulneráveis
ODS 11 - Cidades Sustentáveis
→ Mapeamento de equipamentos sociais
→ Participação em orçamento participativo
ODS 16 - Instituições Fortes
→ Transparência sobre cobertura de programas
→ Dados para gestão pública baseada em evidências
Geração de Relatórios
Relatório Mensal de Impacto
# backend/app/services/relatorio_impacto.py
async def gerar_relatorio_mensal(mes: int, ano: int, escopo: str = "nacional") -> dict:
"""Gera relatório de impacto social do período."""
metricas = await coletar_metricas(mes, ano, escopo)
return {
"periodo": f"{mes:02d}/{ano}",
"escopo": escopo,
"resumo_executivo": {
"cidadaos_atendidos": metricas["acesso"]["cidadaos_atendidos"],
"valor_social_gerado": metricas["financeiro"]["valor_beneficios_conectados"],
"beneficios_descobertos": metricas["acesso"]["beneficios_descobertos"],
},
"detalhamento": metricas,
"ods_impactados": calcular_impacto_ods(metricas),
"comparativo_anterior": await comparar_periodo_anterior(mes, ano, escopo),
"anonimizacao": "Todos os dados são agregados e anonimizados (LGPD)",
}
Dashboard para Municípios
async def gerar_dashboard_municipal(municipio_ibge: str) -> dict:
"""Dashboard de impacto para gestores municipais."""
return {
"populacao_cadastrada": await contar_populacao_cadunico(municipio_ibge),
"cobertura_programas": await calcular_cobertura(municipio_ibge),
"lacunas_acesso": await identificar_lacunas(municipio_ibge),
"tendencias": await calcular_tendencias(municipio_ibge, meses=6),
"benchmark": await comparar_com_similares(municipio_ibge),
}
async def identificar_lacunas(municipio_ibge: str) -> list[dict]:
"""Identifica famílias elegíveis que não acessam benefícios."""
cobertura = await calcular_cobertura(municipio_ibge)
lacunas = []
for programa, dados in cobertura.items():
if dados["taxa_cobertura"] < 0.8: # menos de 80% de cobertura
lacunas.append({
"programa": programa,
"elegíveis_estimados": dados["elegiveis"],
"atendidos": dados["atendidos"],
"lacuna": dados["elegiveis"] - dados["atendidos"],
"taxa_cobertura": f"{dados['taxa_cobertura']*100:.1f}%",
})
return sorted(lacunas, key=lambda x: x["lacuna"], reverse=True)
Relatório para Parceiros/Investidores
async def gerar_relatorio_parceiro(parceiro_id: str, periodo: str) -> dict:
"""Relatório formatado para parceiro ESG."""
return {
"parceiro": parceiro_id,
"periodo": periodo,
"impacto_direto": {
"vidas_impactadas": 0,
"valor_social_gerado_brl": 0,
"municipios_alcancados": 0,
},
"ods_contribuicao": [],
"historias_anonimizadas": await buscar_historias_sucesso(anonimizar=True),
"metodologia": "Dados agregados e anonimizados conforme LGPD. "
"Métricas auditáveis via pipeline de dados abertos.",
"selo": "Impacto Social Verificado - Tá na Mão",
}
Anonimização (LGPD)
# Regras de anonimização para relatórios
REGRAS_ANONIMIZACAO = {
"cpf": "NUNCA incluir, nem hasheado",
"nome": "NUNCA incluir",
"endereco": "Agregar por município (mínimo)",
"renda": "Agregar por faixa (extrema pobreza, pobreza, baixa renda)",
"beneficios": "Contar por programa, nunca por pessoa",
"minimo_grupo": 10, # mínimo 10 pessoas por agregação para evitar reidentificação
}
Export de Relatórios
# Formatos disponíveis
FORMATOS_EXPORT = {
"json": "API endpoint para integração",
"pdf": "Relatório formatado para apresentações",
"xlsx": "Planilha para análise (usar skill xlsx)",
"csv": "Dados tabulares para BI tools",
}
Arquivos Relacionados
backend/app/services/relatorio_impacto.py- Geração de relatóriosbackend/app/routers/admin.py- Endpoints administrativosbackend/app/services/anonimizacao.py- Regras de anonimização.claude/skills/xlsx.md- Geração de planilhas Excel
Referências
- ODS Brasil: https://odsbrasil.gov.br/
- GRI Standards: https://www.globalreporting.org/standards/
- Movimento Tech 2030: https://movimentotech2030.com.br/
- GIFE (Investimento Social Privado): https://gife.org.br/
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